io.net 如何建成去中心化算力平台？

Written by Trustless Labs

背景

随着 OpenAI 推出 GPT4 LLM，各种 AI Text-to-Image 模型的潜力被见证，基于成熟 AI 模型的应用的日益增加，对 GPU 等算力资源的需求水涨船高。

GPU Utils 2023 年一篇探讨 Nvidia H100 GPU 供需情况的文章中指出涉足 AI 业务的大型企业都对 GPU 有着强烈的需求，Meta、Tesla 和 Google 等科技巨头都购买了大量的 Nvidia GPU 用于构建面向 AI 的数据中心。Meta 拥有约 21000 个 A100 GPU，Tesla 拥有约 7,000 个 A100，Google 的数据中心也有大量 GPU 投资，尽管没有提供具体数字。受训练大型语言模型 (LLM) 和其他 AI 应用程序的需求推动，对 GPU（尤其是 H100）的需求持续增长。

同时根据 Statista 的数据显示，AI 市场规模从 2022 年的 134.8 Billion 增长到了 2023 年的 241.8 Billion，并预计会在 2030 年达到 738.7 Billion，而云服务的市值也由 633 Billion 增长大约 14%，不乏其中的一部分归因于 AI 市场对 GPU 算力的需求迅速增长。

对于快速成长并且蕴含巨大潜力的 AI 市场，我们可以从什么角度去解构并且挖掘与之相关的投资切入点呢？根据 IBM 的一篇报告，我们总结了其中提到的对于创建和部署人工智能应用程序和解决方案所需的基础设施。可以说，AI 基础设施主要是为了处理并优化训练模型所依靠的大量数据集和算力资源而存在的，从硬件和软件两方面解决数据集处理效率、模型可靠性和应用可扩展性的问题。

AI 训练模型和应用中需要用到的大量算力资源，偏好低延迟的云环境和 GPU 的算力，在软件堆栈方面也包含了分布式计算平台（Apache Spark/Hadoop）。Spark 通过将需要处理的工作流分散到各个大型计算集群中，并具有内置的并行机制和容错设计。Blockchain天然的去中心化设计思路使得分布式节点成为常态，且 BTC 创立的 POW 共识机制确立了矿工需要通过算力（工作量）竞争来赢取出块结果，这与 AI 同需算力来生成模型 / 推理问题有着类似的工作流。于是传统的云服务器厂商开始扩展新的生意模式像出租服务器一样出租显卡，贩售算力。而模仿Blockchain的思路，AI 算力采用分布式系统设计，可以利用闲置的 GPU 资源，降低创业公司的算力成本。

IO.NET 项目简介

Io.net 是一个结合了 Solana Blockchain的分布式算力提供商，旨在利用分布式算力资源（GPU & CPU）来解决 AI 和机器学习领域的计算需求挑战。IO 通过集成来自独立数据中心和cryptocurrency矿工的闲置显卡，联合 Filecoin/Render 等 crypto 项目，汇聚了 100 多万个 GPU 的资源来实现解决 AI 计算资源短缺的问题。

技术层面，io.net 基于实现分布式计算的机器学习框架 ray.io 构建，为 AI 应用提供从强化学习，深度学习到模型调优，模型运行等需要算力环节的分布式计算资源。任何人都可以以 worker 或 developer 的角色加入 io 的算力网络而无需额外许可，同时网络会根据计算工作的复杂性、紧急程度和算力资源供应情况调整算力价格，根据市场动态定价。基于算力分布式的特点，io 的后端也会根据 GPU 需求类型、当前可用量、请求者的位置和声誉，将 GPU 提供商与开发人员进行配对。

$IO 是 io.net 系统的原生Token，在算力提供者和算力服务购买者之间充当交易媒介，使用 $IO 与 $USDC 相比可以减免 %2 的订单手续费。同时 $IO 对确保网络的正常运作也起到重要的激励作用：$IO Token持有人可以质押一定数量的 $IO 到节点，节点运行也需要在有 $IO Token质押的情况下才能获得机器空闲时期对应的收益。

$IO 代币当前市值约为 3.6 亿美元，FDV 约为 $30 亿。

IO 代币经济学

$IO 的最大总供应量为 800 million，其中 500 million 枚在代币 TGE 时就进行了各方对应的分配，剩余 300 million 枚代币会在 20 年内逐步递减释放（释放量每月递减 1.02%，约为每年递减 12%）。当前 IO 流通量为 95 million，其中由 TGE 时为生态研发和Community建设解锁的 75 million 和Binance Launchpool 20 million 的挖矿奖励组成。

IO 测试网期间算力提供者的奖励分配如下：

• 第 1 季（截至 4 月 25 日） – 17,500,000 IO

• 第 2 季（5 月 1 日 – 5 月 31 日） – 7,500,000 IO

• 第 3 季（6 月 1 日 – 6 月 30 日） – 5,000,000 IO

除测试网算力奖励之外，IO 还给予了参与构建Community的创作者部分空投：

• （首轮）Community / 内容创作者 / Galxe / DiscXiaobai Navigationord – 7,500,000 IO

• 第 3 季 （6 月 1 日 – 6 月 30 日）Discord 和 Galxe 参与者 – 2,500,000 IO

其中第一季测试网算力奖励和首轮社区创作 /Galxe 奖励在 TGE 时已完成空投。

根据官方文档，$IO 总体分配如下：

$IO 代币销毁机制

Io.net 根据一套固定的预设程序执行 $IO 代币的回购与销毁，具体的回购与销毁数量取决于执行时的 $IO 价格。用于回购 $IO 的资金来自 IOG(The Internet of GPUs – GPU 互联网 ) 的运营收益，从 IOG 中的算力购买者和算力提供商中各收取 0.25% 的订单预定费用，以及用 $USDC 进行算力购买的 2% 手续费。

竞品分析

与 io.net 类似的项目有 Akash，Nosana，OctaSpace，Clore.AI 等专注于解决 AI 模型计算需求的去中心化算力市场。

• Akash Network 通过一个去中心化的市场模型，利用闲置的分布式计算资源，汇集和出租多余的计算能力，并通过动态折扣和激励机制应对供需失衡，基于智能contract实现高效、无需信任的资源分配，从而提供Safety、经济高效且去中心化的云计算服务。它允许以太坊矿工和其他拥有未充分利用的 GPU 资源的用户将这些资源租赁出去，从而创建一个云服务市场。在这个市场中，服务的定价通过反向拍卖机制进行，买家可以出价租用这些资源，推动价格竞争性降低。

• Nosana 是 Solana 生态中的一个去中心化算力市场项目，主要意图是借助闲置算力资源形成 GPU 网格，满足 AI 推理环节的计算需求。该项目籍由 Solana 上的程序定义其算力市场运行情况，并确保参与网络的 GPU 节点合理完成任务。目前除在第二阶段的测试网运行中，提供针对 LLama 2 和 Stable Diffusion 模型推理过程的算力服务。

• OctaSpace 是一个开源可扩展的分布式计算云节点基础设施，允许访问分布式计算、数据存储、服务、VPN 等。OctaSpace 包括 CPU 与 GPU 算力，服务用于 ML 任务的磁盘空间、AI 工具、图像处理和使用 Blender 渲染场景等。OctaSpace 2022 年启动，在其自己的 Layer 1 EVM 兼容Blockchain上运行。该区块链采用双链系统，结合了工作量证明（PoW）和权威证明（PoA）共识机制。

• Clore.AI 是一个分布式 GPU 超算平台，让用户可以从全球提供算力的节点获取高端 GPU 算力资源。它支持 AI 训练、cryptocurrency挖矿和电影渲染等多种用途。该平台提供低成本、高性能的 GPU 服务，用户可以通过租赁 GPU 获得 Clore 代币奖励。Clore.ai 注重Safety性，遵守欧洲法律，并提供强大的 API 以实现无缝集成。从项目质量上来说，Clore.AI 的网页较为粗糙，没有详细的技术文档验证项目自我简介的真实性和数据真实性，我们对该项目的显卡资源和真实参与程度保持存疑。

和这几个同属去中心算力市场赛道中的其他产品对比，io.net 是目前唯一一个任何人都可以无准入加入提供算力资源的项目，用户可以使用最低 30 系消费级 GPU 参与网络的算力贡献，也有诸如 Macbook M2，Mac Mini 等 Apple 芯片资源。更充足的 GPU 和 CPU 资源和丰富的 API 构建使 IO 能够支持各种 AI 计算需求，如批量推理、并行训练、超参数调优以及强化学习等。而其后端基础设施则是由一系列模块化层构成的，能够实现资源的有效管理和自动化定价。 其他的分布式算力市场项目多为面向企业的显卡资源进行合作，用户参与存在一定门槛。因此 IO 可能具备使用代币经济学的加密飞轮撬动更多显卡资源的能力。

以下是 io.net 和竞品当前的市值 /FDV 对比

回顾与结语

$IO 上线Binance可谓是给这个开局就备受关注，测试网的火爆全网以及在实测延期中渐渐被众人攻击、质疑积分规则不透明的重磅项目的画上了一个配得的开局句号。代币在市场回调期间上线，低开高走，最终回归相对理性的估值区间。但对于因 io.net 强大的投资阵容慕名而来的测试网参与者，几家欢喜几家愁，大部分租赁了 GPU 但没有坚持参与每一季测试网的用户并没如愿获得理想的超额收益，反而面临「反撸」的现实。测试网期间，io.net 将每一期的奖池分为 GPU 和高性能 CPU 两个 pool 来分别计算，season 1 由于出现黑客事件积分公布推迟，但最终 TGE 时 GPU 池的积分兑换比例确定在近 90：1，在各大云平台厂商处租 GPU 参与的用户成本远远超过空投收益。season2 期间官方完整的实现了 PoW 验证机制，近 3w 个 GPU 设备成功参与并通过 PoW 验证，最终积分兑换比例为 100：1。

在万众瞩目的开局之后，io.net 是否能实现它所宣称的为 AI 应用提供各种环节计算需求的目标，测试网后又还存留多少真正的需求，也许只有时间能给予最好的证明。

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